삼성전자

반도체소자 과목을 수강하며 소자의 미세화가 진행될수록 단채널 효과와 누설 전류 증가 문제가 발생함을 배웠습니다. 이를 보완하기 위한 LDD와 halo 도핑 공정, 나아가 FinFET과 GAA 구조로 발전해 온 기술 흐름을 이해하며 스케일링 한계를 극복해 온 공정 혁신에 흥미를 느꼈습니다. 이 과정에서 세계 최초 3nm GAA 공정 개발에 성공한 삼성전자 파운드리에 큰 관심을 가지게 되었습니다. 또한 삼성전자 샤이닝스타에 참여해 8대 공정을 체계적으로 학습하며 각 공정들이 유기적으로 연결됨을 이해했습니다. 이를 통해 공정과 소자를 함께 분석하는 공정설계 엔지니어라는 목표를 세웠습니다. 이후 파운드리사업부 000 0000팀 현장실습에서 MTJ 소자의 TDDB 신뢰성을 분석하며 공정 조건과 소자의 전기적 특성 간 상관관계를 분석했습니다. 이 과정에서 공정 데이터 해석 역량의 중요성을 느껴 스폿파이어와 미니탭을 학습하였고, 포토 공정 실습에서 데이터를 정리하고 조건별 결과를 비교·분석해 최적 공정 조건을 도출하는 과정에도 활용했습니다. [실제 팀 이름을 공개할 수가 없어서 이정도로 하겠습니다]

[데이터를 기반으로 문제 해결] 저는 문제를 해결할 때, 개인의 주장보다 근거와 데이터를 기반으로 한 설득이 더 큰 변화를 만든다는 것을 학생회장과 동아리 회장 경험을 통해 배웠습니다. 1. 3년의 공백을 데이터로 메운 학생회장 – 좋은수업 TF 3년간 학생회가 공백이던 융합전자공학부에서 첫 학생회장으로 활동했습니다. 그동안 수강신청 및 교육 과정 혼란, 실습 환경 노후화 등 불편은 누적되어 있었지만 이를 공식적으로 해결할 창구는 존재하지 않았습니다. 비상대책위원회로 활동하던 당시 교수님들께 문제를 제기한 적은 있었으나, 객관적인 근거가 부족해 실질적인 변화로 이어지지 못했습니다. 학생회장 당선 이후 300명이 넘는 학생을 대상으로 설문을 실시해 수업 관련 고충을 데이터로 구조화했습니다. 이를 근거로 교수진들을 찾아가 문제의 심각성을 설명하며, 단순 민원이 아닌 학부 차원의 문제임을 설득했습니다. 결과 교수진도 공식 논의 기구의 필요성에 공감했고, 교수진/행정팀/학생 대표가 함께 참여하는 ‘좋은수업 TF’가 신설되었습니다. 회의에서는 다중전공 선발 구조, 인기 강의 증원 방식, 실습실 장비 노후화 등 핵심 문제를 논의했습니다. 그 결과 다중 전공 선발 기준 강화, 인기 강의 사전 증원, 실습실 장비 교체 등의 개선안이 실제로 반영되었습니다. 학과장님은 ‘학생들의 의견이 자료로 정리되어 있어 교수들도 학교에 요청할 명분이 생겼다’고 말씀하시며 회의의 필요성을 인정하셨고,해당 TF는 연례 제도로 정착하게 되었습니다. 2. 데이터로 신입 장벽을 낮춘 동아리 회장 – 빛담 사진 동아리 ‘빛담’ 회장으로 활동하던 당시, 신입 회원 절반 이상이 첫 두 번의 출사 이후 탈퇴하는 문제가 반복되고 있었습니다. 문제를 파악하기 위해 신입 회원을 대상으로 동아리 운영 방향에 대한 설문을 진행했습니다. 그 결과 ‘카메라가 없으면 활동하기 어렵다’는 인식이 과반을 차지한다는 사실을 확인했습니다. 더불어 가입 시 작성한 회원 정보를 분석한 결과, 신입 회원의 약 70%가 별도의 카메라 없이 휴대폰으로 활동하고 있었습니다. 이를 통해 ‘카메라 보유 여부’가 신입 회원들의 참여 장벽으로 작용하고 있음을 확인했습니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 운영진에게 신입 회원의 참여 장벽을 낮추기 위한 ‘신입 중심 활동’ 도입을 제안했습니다. 우선 ‘휴대폰 카메라 촬영 스터디’를 기획해 누구나 활동할 수 있는 환경을 조성했고, 동아리 소유 카메라를 구입해 대여 체계를 정립했습니다. 그 결과 신입 회원들의 출사 참여율이 높아졌고, 지속적으로 활동하는 인원이 눈에 띄게 늘어났습니다. 다음 학기에도 신입 회원 잔류율이 높게 유지되었으며, 일부 회원은 이후 운영진으로 참여하며 동아리 활동을 이어갔습니다. 일련의 경험을 통해 저는 구성원을 설득하고 변화를 만들어 내기 위해서는 개인의 주장보다 데이터를 기반으로 한 논리적 설명이 더 큰 힘을 가진다는 것을 깨달았습니다. 삼성전자에서도 데이터를 기반으로 논의하며, 더 나은 결정을 이끌어내는 엔지니어로 성장하겠습니다.

이러한 현상은 기업의 의사결정에도 영향을 줄 수 있습니다. SNS에서 형성되는 단기적인 트렌드에 과도하게 대응할 경우 기업은 일시적인 관심과 매출에 집중하게 되고, 장기적인 제품 방향이나 브랜드 정체성을 구축하기 어려워질 수 있습니다. 결국 기업에게는 빠르게 변화하는 트렌드를 참고하되 장기적인 방향성을 유지하는 균형 잡힌 시각이 필요하다고 생각합니다. 이러한 관점에서 단기적인 유행보다 장기적인 방향성을 기반으로 의사결정을 내리는 기업의 중요성을 느꼈습니다. 특히 삼성전자에서 장기현장실습생으로 근무 중 제품과 공정 개발이 단기적인 개선에만 집중되는 것이 아니라 최소 5년 이상의 중장기적인 로드맵을 기반으로 단계적으로 추진되는 모습을 보며, 장기적인 기술 경쟁력을 바탕으로 의사결정이 이루어지는 기업 문화가 인상 깊었습니다. 저 역시 이러한 경험을 바탕으로 단기적인 유행이나 직관에 의존하기보다 본질적 가치를 바탕으로 공정과 소자 특성을 분석하고, 장기적인 기술 로드맵 속에서 최적의 공정 조건을 도출하는 공정설계 엔지니어로 성장하고 싶습니다.

[MTJ TDDB 분석으로 체득한 공정 신뢰성 설계 역량] 공정설계 엔지니어는 공정 조건과 소자 특성 간의 상관관계를 이해하고, 데이터 분석을 통해 제품 신뢰성을 확보하는 역량이 중요합니다. 삼성전자 장기현장실습에서 MTJ 소자의 신뢰성 평가를 수행하며 이러한 역량을 함양하였습니다. TDDB 가속 시험을 통해 MTJ 절연층의 열화 특성을 측정하고, 데이터 전처리와 모델링을 거쳐 ‘10년 보장수명, 1ppm 불량률 기준’을 만족하는 최대 동작 전압을 예측하는 업무를 담당했습니다. 이 과정에서 Raw 데이터에 대한 비판적 검증의 중요성을 배웠습니다. 초기 분석 단계에서 단순 계산으로 수명을 산출했을 때 이론 대비 과도하게 낮은 전압이 도출되었습니다. 전압 Ramp Up 시험 데이터를 검토하던 중 일부 BV가 분포에서 벗어난 Outlier임을 확인했습니다. 측정 데이터를 재검토한 결과 정상적인 Breakdown 패턴과 다른 비정상적인 데이터가 BV로 기록된 것을 확인했고, 해당 데이터를 필터링했을 때 모델의 결정계수가 개선되며 예측 신뢰도를 높일 수 있었습니다. 또한 평균값보다 산포 관리가 양산 신뢰성에 더 중요할 수 있음을 경험했습니다. 증착 공정에서 000과 xxx으로 분리된 MTJ의 TDDB 특성을 비교한 결과 평균 BV는 000이 더 높아 이를 근거로 000이 TDDB 특성에서 유리할 것이라 판단했습니다. 그러나 산포를 나타내는 Weibull slope는 xxx이 더 우수했고 Vmax 예측 또한 xxx이 더 높았습니다. 이를 통해 평균값만으로 공정을 판단할 경우 양산 리스크를 간과할 수 있으며, 산포 제어가 곧 제품 신뢰성 마진 확보로 직결됨을 확인했습니다. 이러한 경험을 통해 공정설계 엔지니어는 결과 해석을 넘어 데이터의 발생 맥락을 이해하고 공정 산포를 관리하는 분석 역량이 중요함을 깨달았습니다. 이러한 경험을 바탕으로 공정과 소자 특성을 데이터 기반으로 분석하고 공정 산포를 최소화하여 제품 신뢰성을 확보하는 공정설계 엔지니어로 기여하겠습니다.